照着做，快速搭建多模态 RAG 和 Agent 应用
vectordb-recipes 是一个围绕向量数据库和 LLM 的多模态 AI、RAG 与智能体应用示例与教程集合。它旨在解决开发者在使用向量检索构建实际 AI 应用时缺乏可参考的完整代码和最佳实践的问题。项目提供了丰富的 Jupyter Notebook 示例，覆盖从基础的向量搜索、RAG 流水线搭建，到复杂的多模态检索和 Agent 工具调用等场景。核心能力包括：提供可直接运行的代码片段、展示如何集成主流向量数据库（如 Milvus、Qdrant 等）与 LLM API、演示混合搜索和重排序等高级检索技术。通过这套食谱，开发者可以快速理解并复现端到端的 AI 应用，降低从概念到落地的门槛。
langchain、llama_index、haystack
vectordb-recipes 是搜索知识领域的开源项目，由 lancedb 开发，2023 年首次发布。
在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（975）位列前 30%，在搜索知识分类中处于中上游。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-22。Apache-2.0许可证，所有资源、示例和教程免费提供，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：学习RAG和向量检索的入门教程。同类可对比的替代方案包括 langchain、llama_index、haystack。
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